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龍圖騰網(wǎng)恭喜安徽大學申請的專利基于非配對數(shù)據(jù)的可見光紅外目標跟蹤訓練方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114445461B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210095429.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)基于非配對數(shù)據(jù)的可見光紅外目標跟蹤訓練方法及裝置是由李成龍;何小倩;沈慶;湯進設計研發(fā)完成，并于2022-01-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于非配對數(shù)據(jù)的可見光紅外目標跟蹤訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于非配對數(shù)據(jù)的可見光紅外目標跟蹤訓練方法及裝置，方法包括獲取不成對的可見光圖像和熱紅外圖像，并生成候選樣本；利用候選樣本對可見光紅外跟蹤器進行訓練，可見光紅外跟蹤器包括依次連接的模態(tài)特定模塊、模態(tài)共享模塊、模態(tài)自適應注意力模塊和模態(tài)適配模塊，模態(tài)特定模塊包括第一模態(tài)特定網(wǎng)絡和第二模態(tài)特定網(wǎng)絡，可見光圖像作為第一模態(tài)特定網(wǎng)絡和模態(tài)共享模塊的輸入，熱紅外圖像作為第二模態(tài)特定網(wǎng)絡和模態(tài)共享模塊的輸入，第一、第二模態(tài)特定網(wǎng)絡的輸出分別與模態(tài)共享模塊的輸出融合后作為模態(tài)自適應注意力模塊的輸入。本發(fā)明擺脫了對大規(guī)模配準數(shù)據(jù)的依賴，提升目標跟蹤性能。

本發(fā)明授權(quán)基于非配對數(shù)據(jù)的可見光紅外目標跟蹤訓練方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于非配對數(shù)據(jù)的可見光紅外目標跟蹤訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取不成對的可見光圖像和熱紅外圖像，并基于所述可見光圖像和所述熱紅外圖像生成候選樣本，所述候選樣本包括正樣本和負樣本；利用所述候選樣本對可見光紅外跟蹤器進行訓練；其中，所述可見光紅外跟蹤器包括依次連接的模態(tài)特定模塊、模態(tài)共享模塊、模態(tài)自適應注意力模塊和模態(tài)適配模塊，所述模態(tài)特定模塊包括第一模態(tài)特定網(wǎng)絡和第二模態(tài)特定網(wǎng)絡；所述可見光圖像作為所述第一模態(tài)特定網(wǎng)絡的輸入和所述模態(tài)共享模塊的輸入，所述熱紅外圖像作為所述第二模態(tài)特定網(wǎng)絡的輸入和所述模態(tài)共享模塊的輸入，所述第一模態(tài)特定網(wǎng)絡的輸出與所述模態(tài)共享模塊的輸出相加后得到的可見光模態(tài)特征作為所述模態(tài)自適應注意力模塊的輸入，所述第二模態(tài)特定網(wǎng)絡的輸出與所述模態(tài)共享模塊的輸出相加后得到的熱紅外模態(tài)特征作為所述模態(tài)自適應注意力模塊的輸入；所述模態(tài)自適應注意力模塊包括共享權(quán)重的第一全連接層和第二全連接層、模態(tài)特定的第三全連接層和第四全連接層以及模態(tài)共享的第五全連接層；所述可見光模態(tài)特征和所述熱紅外模態(tài)特征分別作為所述第一全連接層和所述第二全連接層的輸入，進行降維處理，得到降維后的所述可見光模態(tài)特征和降維后的所述熱紅外模態(tài)特征；通過所述第三全連接層和所述第四全連接層采用QKV機制分別對降維后的所述可見光模態(tài)特征和降維后的所述熱紅外模態(tài)特征進行處理，分別形成兩個模態(tài)對應的注意力矩陣；兩個模態(tài)對應的注意力矩陣經(jīng)所述第五全連接層形成模態(tài)共享查詢集；將所述模態(tài)共享查詢集分別與兩個模態(tài)對應的所述注意力矩陣相乘后，得到兩個模態(tài)對應的增強特征圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人安徽大學，其通訊地址為：230039 安徽省合肥市蜀山區(qū)肥西路3號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。